最后一种方法称为结构健康监测（SHM），与目视检查相比具有多种优势，但采用该方法的主要障碍是其成本仍然太高。
一组美国研究人员希望引入第三种更简单、更便宜的数据收集方法，利用移动车辆中智能手机的加速度计来跟踪桥梁的动态行为。
“最近的一项研究表明
仅两个移动传感器就能产生与 240 个静态传感器相当的 SHM 信息”，研究人员在 2022 年 11 月发表在《通信工程》杂志上的一项研究中强调了他们的工作。
在美国旧金山金门大桥和意大利短跨度公路桥上进行测试时，他们收集了个人和司机 目标电话号码或电话营销数据 提供的数据。同时，他们开发了一种分析方法，使他们能够研究桥梁的动态特性，即共振频率和结构模型。
研究小组估计，将众包（或“乘车源”，数据来自出租车）数据整合到桥梁维护计划中，可以帮助团队更快、更有针对性地进行干预，从而使新结构的使用寿命延长 30%。
法国政府意识到新技术在土木工程遗产保护方面的潜力
在法国复兴经济计划框架内，发起了“连接桥梁”项目征集，由 Cerema（一家法国公共机构，协助国家和社 香港领先 区制定交通和城市规划公共政策）指导。该机构的目标是支持开发创新、高效且经济的桥梁管理解决方案。
SOFIA（“基于人工智能的工程结构监测”）项目是获奖项目之一，该项目由专门从事风险 从 Meta 到 Cara：艺术家重拾创作自由 管理咨询的 SOCOTEC 集团与 CEA-List（法国替代能源和原子能委员会 (CEA) 专门研究智能数字系统的研究机构）合作开展。该项目旨在为检查员配备一种“智能”工具，用于收集和分析工程中的缺陷。该工具基于 CEA-List 开发的计算机视觉算法，用于检测检查员在现场拍摄的缺陷并自动对其进行分类。
通过使用 SOCOTEC 数据库（包含从 2,500 份检查报告中拍摄的 100,000 张照片并描述 250 种缺陷类型）进行机器学习，该设备可以指导专家输入数据并对所检查元素的状态进行评分。
CEA-List表示：“以往检查的数据将用于生成更加标准化的检查报告。每次检查所获得的经验将使未来对桥梁状况的评估更加可靠 — — 这是最终目标。检查员将能够更快、更轻松地完成工作，同时生成更可靠的检查报告。而且他们不需要改变进行目视检查的方式。”